来自Synergy Research Group的最新数据,在过去12个月企业在IT硬件上的支出增长势头良好,6个主要细分市场的收入增长了3%。
该分析公司表示,2017年企业IT基础设施硬件总收入超过1130亿美元,过去12个季度每个季度的收入在260亿美元到290亿美元之间。数据中心服务器是整体上最大的细分领域,在企业支出中占大约300亿美元,但收入实际上比去年下降了1个百分点。
第二大细分领域是交换机和路由器,全年拉动了290亿美元,增长4%。但托管和云协作细分领域增长最多,增幅为13%,本地协作市场却出现了显著的下滑。
去年最大的赢家是网络设备制造商思科,在收入方面思科仍然是全球最大的企业IT设备制造商。根据Synergy Group的数据,思科在6个细分领域中的4个位列第一,在托管和云协同市场位列第二,在数据中心服务器领域位列第五。
这一表现意味着思科在所有企业IT基础设施硬件中占比26%。思科在该领域永恒的竞争对手HPE以11%的市场份额位列第二。HPE是数据中心服务器销售的领跑者,在无线LAN细分市场位列第二。
微软是领跑6个细分领域其中之一的另一家公司,在托管和云协同硬件市场位列第一。
Synergy表示,IBM和联想是数据中心服务器领域的前五大厂商,但是远远落后于HPE和Dell。
对于这些企业技术厂商来说,有个好消息就是至少在过去5年中基础设施支出是支持增长的。但是,Synergy创始人、首席分析师Jeremy Duke警告说,企业基础设施硬件支出的重点正在发生变化,企业把更多重点放在了托管解决方案和新兴技术上。
“这些变化将继续为现有厂商带来挑战,给新进入市场的厂商带来机遇。”
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。